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Je cherche pour un de mes client un Expert Data Engineering / DevOps AWS sur Plaisir Démarrage souhaité : ASAP Localisation : Plaisir Rythme : 3 jours sur site / semaine, 2 jours en télétravail Expérience requise : minimum 10 ans Langues : Français : échanges DSI / métiers Anglais : documentation et communication avec les filiales Contexte de la mission Dans le cadre de la mise en place de la dataplateforme SAO , un grand groupe industriel du secteur aéronautique recherche un expert Data Engineering / DevOps AWS capable de : Finaliser un premier use case d’ingestion de données ERP vers la dataplateforme. Industrialiser l’ingestion d’environ 120 tables. Automatiser les flux entre les couches Raw Data et Standardized . Accompagner la montée en compétence des équipes internes juniors. Documenter les travaux réalisés et sécuriser l’exploitabilité de la solution Attendus de la mission : Le profil devra intervenir sur la conception, l’industrialisation et l’accompagnement des équipes . 1. Volet Data Engineering AWS Analyse des besoins métiers autour des produits data Contribution aux spécifications fonctionnelles et techniques Conception d’architectures data adaptées à AWS Mise en place de pipelines d’ingestion robustes et automatisés Ingestion de données structurées, semi-structurées et non structurées Industrialisation des flux ERP / datalake vers la dataplateforme Automatisation du passage Raw Data → Standardized Production ou validation des data products Mise en place des bonnes pratiques de sécurité, scalabilité et conformité 2. Volet DevOps / industrialisation Mise en place ou optimisation des processus CI/CD Gestion des environnements DEV / PREPROD / PROD Déploiements non régressifs de data products Versioning du code, des schémas et de la data Supervision technique des traitements Pilotage des tests techniques, métiers, performance et sécurité Assistance au démarrage et suivi post-mise en production 3. Volet documentation / transfert de compétences Rédaction de la documentation projet, technique et utilisateur Rédaction des modes opératoires et cahiers de recette Transfert de compétences auprès des équipes internes Accompagnement des équipes juniors Digit SAO et Data Engineering Reporting hebdomadaire et remontée des risques / points d’avancement

Dans un contexte de transformation digitale et de modernisation des architectures, vous intervenez en tant qu’expert technique et data pour garantir la performance, la conformité et la robustesse des socles techniques . Vous jouez un rôle clé dans la conception d’architectures modernes, notamment autour des environnements conteneurisés et cloud . Vos missions: Garantir la conformité et la performance des socles techniques, avec une expertise sur les architectures conteneurisées et le développement de services innovants Revues et audits de code Préconisations d'architectures (conteneurisation) Développement de PoC et de services avancés Expertise et support aux équipes projet Les livrables: 6 à 8 revues/audits de code par an 6 à 8 études d’architecture par an 3 à 5 PoC / PoT par an Participation à la résolution de 6 à 8 incidents par mois

Le groupe est un acteur majeur de l'AdTech qui a récemment finalisé l'acquisition de deux entités stratégiques en 2025. L'enjeu actuel est de piloter la convergence technique et fonctionnelle de trois écosystèmes distincts vers une plateforme unique et cohérente. Le défi ne réside pas seulement dans la migration technique, mais dans l'unification de périmètres fonctionnels fragmentés pour couvrir l'intégralité du cycle de vie de l'investissement média Missions principales Sous la responsabilité du CTO, vous serez l'architecte et le garant de la nouvelle structure de données unifiée du groupe. Vos missions se décomposent en deux phases : 1. Conception de l'Architecture Cible (Vision Globale) Modélisation Unifiée : Concevoir un modèle de données cible couvrant l'ensemble du cycle média : budget, planning, achat, activation, facturation et audit. Stratégie d'Identité & Taxonomie : Définir une stratégie d'ID partagée et des taxonomies standardisées pour réconcilier trois systèmes aux structures et granularités hétérogènes. Modèle de Configurabilité : Concevoir un système permettant une haute personnalisation par client (hiérarchies spécifiques, règles métiers, champs optionnels) tout en préservant un cœur de données stable et robuste. Multi-tenant & Connectivité : Évaluer et choisir les meilleurs patterns d'isolation des données (tenancy) et définir les modèles d'échange avec les écosystèmes externes (DSPs, ERP, plateformes d'activation). 2. Mise en œuvre Opérationnelle (Focus Phase 1) Implémentation Hands-on : Contrairement à un rôle de pur conseil, vous participerez activement au développement de la première brique logicielle. Focus Media Planning : Piloter l'implémentation prioritaire du module "Planning" et des entités MDM associées dans un délai de 2 mois. Convergence MDM : Orchestrer la transition entre le Master Data Management (MDM) actuel de la maison mère (Snowflake/Python) et les systèmes acquis (SQL Server / .NET).

Missions Contrôle quotidien de la production (morning check) : En cas d’incident et/ou de retard sur les traitements et/ou les flux, s’assurer que les bonnes équipes prennent en charge le problème et que les entités sont informées dans les meilleurs délais. D’autres environnements peuvent être inclus dans cette supervision, mais la priorité reste la production. Suivi du cycle de vie des incidents de production avec les filiales, avec déclenchement d’escalade si nécessaire : Communication régulière auprès des entités pour assurer une bonne visibilité sur l’évolution des incidents. Support aux différentes équipes dans le diagnostic et la résolution des problèmes liés aux données. Préparation de rapports : incidents, événements majeurs, et propositions d’amélioration des tableaux de bord de supervision. Gestion des demandes d’infrastructure (bases de données, stockage, flux, ordonnancement, supervision, etc.) sur les différents environnements : Responsable du suivi des changements (monitoring, reporting, communication). Coordination des livraisons (toolchain CI/CD) pour les environnements de pré-production et de production, après validation des phases de test par les entités. Analyse des changements à effectuer en production et formulation de recommandations. Analyse et évaluation des incidents opérationnels afin d’optimiser les actions correctives et préventives des équipes filiales. Promotion d’une culture d’apprentissage continu et d’amélioration au sein de l’équipe. Outils IT Bonne connaissance de : Gestion des processus ITIL ServiceNow JIRA Maîtrise des éléments suivants : Logiciel Dremio (SQL) Monitoring & alerting : Dynatrace, ELK (Kibana, Grafana) Cycle de vie de développement logiciel (SDLC) Principes et rituels Agile Toolchain CI/CD (Gitlab, Jenkins, DBT…) Orchestrateurs : Autosys, Airflow, Reflections Unix (Shell) En option / appréciés : Réseaux de production (VIP, proxies, firewalls, micro-segmentation…) Outils de DataViz : Tableau, Power BI Stockage : HDFS, S3, Iceberg, Parquet

Notre client dans le secteur Industrie recherche un Data engineer analytics H/F Descriptif de la mission: Dans le cadre des objectifs de la Direction de la Transformation Digitale et de la Direction des Systèmes d’Information, le Data Engineer Analytics a pour mission de concevoir, développer, industrialiser et maintenir les solutions data du SI, basées principalement sur Microsoft Fabric et Azure Integration Services . Il contribue à garantir la qualité , la fiabilité , la performance , la sécurité et la maîtrise des coûts des traitements et plateformes analytiques. Missions : Développement & Maintenance de la plateforme analytique · Concevoir, développer et maintenir les flux d’intégration de données entre les systèmes internes et externes. · Concevoir, développer et maintenir les dashboards groupes. · Accompagner les métiers sur les bonnes pratiques et l’utilisation de nos outils de Dataviz et les données mises à disposition. · Assurer la disponibilité, la performance et la sécurité des services analytiques. · Participer à la définition et à la mise en œuvre des standards de développement et d’intégration. · Garantir la qualité des développements en respectant les bonnes pratiques Analytics, et les normes de sécurité. Support aux projets & coordination · Intervenir comme référent technique auprès des projets nécessitant des ressources analytiques. · Accompagner les équipes dans la conception, l’implémentation et l’industrialisation des flux. · Prendre en charge le maintien en condition opérationnel sur le périmètre analytique. Amélioration continue & innovation · Proposer des optimisations pour renforcer la robustesse, la performance et la maintenabilité des solutions. · Contribuer à la veille technologique sur les outils et services analytiques (Microsoft Fabric, ingestion, qualité, gouvernance…). · Participer à la démarche Green IT en optimisant les ressources cloud et en appliquant les bonnes pratiques FinOps. Documentation & qualité · Documenter les flux, pipelines, architectures, dashboard et bonnes pratiques techniques. · Contribuer à la mise à jour du référentiel documentaire. · Participer aux audits internes pour garantir la qualité, la sécurité et la conformité des développements. Indicateurs de performance · Qualité et fiabilité des pipelines (taux de succès, temps de traitement, disponibilité). · Respect des délais et de la charge prévue dans les projets. · Qualité des livrables : conformité, maintenabilité, documentation. · Taux d’incidents et rapidité de résolution. · Satisfaction des équipes projets et métiers.

On recherche pour notre client final grand compte un Ingénieur Sécurité Linux pour la sécurisation de parc Linux en accord avec les directives imposées dans le cadre d'un audit. Les principales missions à couvrir au travers de cette prestation sont : o Participation, avec l'équipe Sécurité et l'équipe d'Administration Linux, à la définition des points de sécurisation à considérer ; à noter : le référentiel sur lequel s'appuiera cette sécurisation est le standard CIS Niveau 1 o Définition d'un macro-planning présentant les principaux jalons et livrables de la mission (macro-planning à faire valider avec Management) o Réalisation de la sécurisation des images OS, en accord avec les normes définies o Intégration de ces images sécurisées dans les mécanismes existants de déploiement d'OS (pour que les nouveaux déploiements se fassent avec le nouveau socle sécurisé) o Réflexion et propositions sur la manière de traiter le parc déjà déployé en minimisant les risques pour le business s'appuyant sur les machines concernées o Mise en oeuvre de la sécurisation sur le parc déployé o Collaboration étroite avec l'équipe d'Admin mais également avec l'équipe Sécurité En termes de socles techniques, il est question de RedHat9, Rocky9, RedHat8, Rocky8, RedHat7, CentOS7, potentiellement RedHat6 (à définir) Livrables: o Le Planning projet o Une version d'OS sécurisé par socle concerné o La documentation de sécurisation associée à chacun de ces OS o L'intégration des ces OS sécurisés dans les mécanismes de déploiement d'OS o La sécurisation du parc existant

On recherche pour notre client final grand compte un Ingénieur Sécurité Windows pour la sécurisation du parc Windows en accord avec les directives imposées dans le cadre d'un audit. Les principales missions à couvrir au travers de cette prestation sont : o Participation, avec l'équipe Sécurité et l'équipe d'Administration Windows, à la définition des points de sécurisation à considérer : le référentiel sur lequel s'appuiera cette sécurisation est le standard CIS Niveau 1 o Définition d'un macro-planning présentant les principaux jalons et livrables de la mission o Réalisation de la sécurisation des images OS, en accord avec les normes définies o Intégration de ces images sécurisées dans les mécanismes existants de déploiement d'OS (pour que les nouveaux déploiements se fassent avec le nouveau socle sécurisé) o Réflexion et propositions sur la manière de traiter le parc déjà déployé en minimisant les risques pour le business s'appuyant sur les machines concernées o Mise en oeuvre de la sécurisation sur le parc déployé o Collaboration étroite avec l'équipe d'Admin mais également avec l'équipe Sécurité En termes de socles techniques, il est question de Windows 2022, Windows 2019, Windows 2016, Windows 2012 R2, qui sont les socles déjà déployés ; la prise en compte de Windows 2025 est également souhaitée (OS à venir prochainement) Livrables: o Le Planning projet o Une version d'OS sécurisé par socle concerné o La documentation de sécurisation associée à chacun de ces OS o L'intégration des ces OS sécurisés dans les mécanismes de déploiement d'OS o La sécurisation du parc existant

Business Analyst DATA BANQUE Vannes Cette mission a lieu à Vannes (Morbihan) et implique 3/4 jours de présence sur site. Le client exige également une domiciliation sur la région de Vannes - de l'Expérience sur des projets DATA (Puits de données, SID, modélisations et conception d’objets métiers) - de l'Expérience de projets 'réglementaires' sur les domaines Financiers et Risques (Réformes Bâloises, BCBS239, IFRS9,...) - des Connaissances en environnement DATA (langage SQL indispensable, Data management) - une maîtrise des outils bureautiques (Excel, Powerpoint) Mission dans le secteur bancaire qui consiste à renforcer l’équipe pour la création d'un datahub pour les besoins déclaratifs réglementaires, risques et financiers. Les premières briques sont actuellement en cours de construction. Le poste est fortement orienté data et comporte une forte dimension d’investigation et de recherche, d'analyse, ainsi qu’un volume important de réunions et d’ateliers avec les différents acteurs. Cette mission a lieu à Vannes (Morbihan) et implique 3/4 jours de présence sur site. Le client exige également une domiciliation sur la région de Vannes Le business analyst assure les missions suivantes : - Description et la formalisation des règles métiers, - Rédaction des spécifications fonctionnelles à destination des équipes IT, - Identification et cartographie des données existantes, - Recherche des sources de données, - Identification des data owners et la coordination avec eux, - Analyse des écarts lorsque les données ne sont pas exposées et recherche des bons interlocuteurs. Notre client attend un candidat avec : - de l'Expérience sur des projets DATA (Puits de données, SID, modélisations et conception d’objets métiers) - de l'Expérience de projets 'réglementaires' sur les domaines Financiers et Risques (Réformes Bâloises, BCBS239, IFRS9,...) - des Connaissances en environnement DATA (langage SQL indispensable, Data management) - une maîtrise des outils bureautiques (Excel, Powerpoint)

Contexte de la mission Au sein d'une grande entité du secteur de l'énergie, vous interviendrez en tant qu' Architecte Data transverse avec une double expertise DevOps et FinOps . Votre rôle sera stratégique : concevoir des architectures cloud robustes, définir les standards d'urbanisation (Data, IA, MLOps) et piloter l'optimisation des coûts dans un environnement hybride et multi-cloud, avec un focus majeur sur GCP . Missions principales 1. Architecture & Urbanisation Définir les standards d'architecture et les règles d'urbanisation pour les domaines Data, IA, DevOps et MLOps. Concevoir et mettre en œuvre des architectures de données cloud performantes. Rédiger, maintenir et diffuser les bonnes pratiques (Data, On-Premise, Cloud et DevOps). Assurer la gouvernance des modèles et encadrer l'usage des LLM tout en gérant les risques éthiques et réglementaires. 2. Expertise DevOps & MLOps Industrialiser les pipelines de données et de Machine Learning (ML Pipelines). Superviser l'orchestration et la conteneurisation des services. Garantir la mise en œuvre des principes CI/CD et GitOps dans des environnements complexes. 3. Stratégie FinOps & Performance Intégrer les principes FinOps dès la conception (Architecture by design). Optimiser spécifiquement les coûts liés au Cloud et aux ressources GPU (Plan FinOps dédié à l'IA). Définir des modèles de refacturation interne et préconiser les outils de suivi de performance pour superviser les pipelines. Expertise Technique Requise Cloud : Maîtrise avancée de Google Cloud Platform (BigQuery, Composer, Airflow, DataProc, DataFlow). Infrastructure as Code & CI/CD : Terraform, Ansible, Git, Jenkins, GitLab-CI, GitOps, Helm. Conteneurisation : Docker, Kubernetes. Observabilité : ELK, Grafana, Prometheus, Google Monitoring. Environnement : Expérience significative en environnements hybrides (On-premise / Cloud). Modalités pratiques Lieu : Paris – Présence sur site obligatoire 2 à 3 jours/semaine . Date de démarrage : 01/06/2026. Date de fin : 31/12/2026 (Visibilité long terme). Prix d’achat max : 650 € HT / jour.

Contexte Rejoignez une équipe agile SAFe pour concevoir et industrialiser des pipelines Data et ML robustes sur un environnement Azure moderne. Vous serez au cœur de la transformation des prototypes data scientists en solutions de production. Vos missions Pipelines Data & ML Développement de pipelines Batch sous Azure Databricks Utilisation avancée de PySpark, Delta Lake, MLFlow, Workflows Optimisation des performances : partitionnement, gestion mémoire, exploitation GPU Mise en place de mécanismes de reprise d'erreur, de traçabilité et de monitoring Collaboration avec les data scientists pour industrialiser leurs modèles Développement logiciel Conception de packages Python robustes et maintenables Respect des standards : qualité de code, tests unitaires, CI/CD, documentation Développement d'APIs via Azure Functions et/ou Azure Container Apps Contribution projet & RUN Participation aux phases projet : faisabilité, architecture, conception, réalisation, MEP Activités d'amélioration continue et participation aux rituels agiles

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s’imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l’IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Ingénieur H/F à Lille, France. Contexte : Au cours de sa mission, le consultant : - Participera aux rituels agiles de l'équipe, - Analysera les besoins des utilisateurs et proposera des solutions innovantes et en phase avec les drivers de l'entreprises, - Développera les solutions data (Alimentation, stockage, modélisation, restitution), - Validera la qualité des développements de son équipe, - Améliorera et optimisera le patrimoine actuel de son équipe, - Maintiendra les solutions existantes (Run), - Contribuera à la construction du nouveau socle et des services sur la plateforme Google Cloud, - Accompagnera et acculturera les métiers sur les bonnes pratiques de l'exploitation de la Data Les missions attendues par le Data Ingénieur H/F : Il est garant de l'accès qualitatif aux sources de données. Il s'assure de la maîtrise de la donnée et est garant de la qualité de son utilisation (référencement, normalisation, et qualification) afin d'en faciliter l'exploitation par les équipes (Data Analysts et Data Scientists). Il contribue également à la définition de la politique de la donnée et à la structuration de son cycle de vie dans le respect des réglementations en vigueur, en collaboration avec le Chief Data Officer. Son périmètre d'intervention est axé sur les systèmes applicatifs autour de la gestion de la donnée et du traitement, et sur les plateformes Big Data, IoT, Il assure la supervision et l'intégration des données de diverse nature qui proviennent de ces sources multiples et vérifie la qualité des données qui entrent dans le Data Lake (il recette de la donnée, supprime les doublons, ). SON ACTIVITE : Capte les données (structurées et non structurées) produites dans les différentes applications ou à l'extérieur de l'entité Intègre les éléments Structure la donnée (sémantique, etc.) Cartographie les éléments à disposition Nettoie la donnée (élimination des doublons, ) Valide la donnée Éventuellement, il crée le référentiel de données SES LIVRABLES : Data Lake approprié et partagé et son dimensionnement Cartographie des données Les éléments permettant de garantir la qualité de la donnée

Dans le cadre d’un programme de transformation digitale d’envergure, vous interviendrez sur la modernisation des usages data avec le déploiement d’un ERP de type Microsoft Dynamics 365 Business Central (environnement Tegos). L’objectif est clair : sortir des usages Excel historiques structurer, automatiser et fiabiliser la donnée rendre les équipes métiers autonomes via des outils intégrés et des reportings modernes (notamment Microsoft Power BI) Vos missions1. Cadrage & analyse des besoins Analyser les usages actuels sous Excel (reporting, KPI, fichiers critiques) Identifier les écarts avec les standards ERP Challenger les besoins pour éviter la reproduction des pratiques existantes 2. Migration & transformation Reprendre et fiabiliser les données issues d’Excel Structurer les données dans l’ERP Concevoir des restitutions via : les modes analyses ERP des dashboards Power BI 3. Automatisation & industrialisation Supprimer les retraitements manuels Mettre en place des flux automatisés (datasets, rafraîchissements) Garantir la traçabilité et la cohérence des données 4. Accompagnement au changement Former les équipes métiers Créer des supports pédagogiques Accompagner la montée en autonomie des utilisateurs 5. Gouvernance data Définir des règles de gestion et de qualité de la donnée Mettre en place des bonnes pratiques (naming, référentiels, contrôles) Assurer la cohérence entre usages métiers et modèle ERP

Contexte de la mission Cette équipe est responsable de la conception, du déploiement et de la maintenance d'une plateforme data cloud utilisée à l’échelle du groupe. Cette plateforme doit répondre à des enjeux majeurs tels que : la scalabilité la gouvernance la sécurité la performance Actuellement, l’environnement est principalement orienté vers Azure, avec une interopérabilité multi-cloud envisageable. Objectifs et livrables Infrastructure & Cloud (Azure) Développement et maintenance d’infrastructures en utilisant Terraform, Bicep et ARM Déploiement et gestion des ressources Azure : Azure Data Lake Storage (ADLS Gen2) Azure Storage (Blob) Azure Virtual Network, NSG, Private Endpoints Gestion des environnements cloud (DEV, TEST, PROD) Data Platform Administration et exploitation d’un Data Lake Azure Gestion des accès, de la gouvernance et de la sécurité des données : Azure AD / RBAC Politiques / Purview pour la gouvernance data Optimisation des performances et des coûts CI/CD & Automatisation Conception et maintenance de pipelines CI/CD avec Azure DevOps et GitHub Actions Automatisation des déploiements (infrastructure, données et services) Développement & APIs Création de microservices en Python Développement de REST APIs et architectures événementielles Intégration avec les services Azure tels que Functions et Event Hub Containers & Orchestration Déploiement de services containerisés via : Azure Kubernetes Service (AKS) Azure Container Apps / Azure Container Instances Monitoring & Fiabilité Mise en place de solutions de supervision telles que Azure Monitor, Log Analytics et Application Insights Suivi de la performance et de la disponibilité des services Collaboration Rédaction de documentation technique Interaction avec les équipes data, développement et métier Participation aux cérémonies Agile

Notre client réalise une transformation de sa plateforme Data vers la Google Cloud Plateform avec l'adoption de Dataiku en outil de data préparation. Au sein de la direction Intelligence de la donnée, le département Data Management et Business Intelligence a pour objectif de réaliser sa propre transformation et d'accompagner les directions utilisatrices de GCP/Dataiku à exploiter la plateforme dans le cadre défini, de déployer la gouvernance associée et de l'ajuster dans une démarche d'amélioration continue. Nous recherchons un(e) Data analyst pour aider à accompagner cette transformation. Ces travaux mixent des aspects de pilotage, d'accompagnement au changement et de développements BI Data management, Accompagnement au changement, Data-préparation (Dataiku), plateforme GCP.

📅 Démarrage ASAP | Mission longue durée (fin 2026) Dans le cadre d’un programme de transformation majeur autour d’un système de réservation de nouvelle génération, nous recherchons un Lead Test Data Management pour structurer et industrialiser la gestion des données de test à grande échelle. 👉 Un rôle clé, transverse, au cœur des enjeux de qualité, de performance et de sécurisation des parcours métiers. 🎯 Votre rôle Vous prenez la responsabilité complète de l’activité Test Data Management (TDM) avec un double objectif : structurer et accélérer. Vos principales responsabilités : 🔹 Pilotage de l’activité TDM Définir la stratégie de gestion des jeux de données de test Prioriser les besoins (backlog data) et garantir un service fiable aux équipes Mettre en place des KPI (qualité, disponibilité, délais, couverture) 🔹 Gouvernance & catalogue de données Construire et maintenir un catalogue centralisé de jeux de données Définir les standards (naming, versioning, usage) Assurer la traçabilité entre besoins métiers et datasets 🔹 Support aux équipes & campagnes E2E Accompagner les Feature Teams dans leurs besoins data Sécuriser les campagnes end-to-end et les parcours critiques Coordonner la configuration des données complexes 🔹 Gestion des partenaires Piloter les prestataires et structurer le cadre opérationnel Suivre la qualité de service et les engagements 🔹 Industrialisation & amélioration continue Identifier les leviers d’automatisation (génération, anonymisation, duplication…) Optimiser les délais de mise à disposition des données 🔹 Communication & onboarding Formaliser les processus et bonnes pratiques Accompagner les équipes dans l’adoption Assurer un reporting régulier

Dans le cadre du développement de sa plateforme data, nous recherchons un Tech Lead Data pour piloter la conception et l’évolution d’une Modern Data Stack performante et scalable. Vos missions Définir et piloter l’architecture data basée sur Snowflake Mettre en place les standards de modélisation, gouvernance et sécurité Structurer les pipelines d’ingestion et de transformation (dbt, Fivetran) Déployer les bonnes pratiques d’industrialisation (CI/CD, tests, qualité) Optimiser la performance et les coûts de la plateforme (FinOps) Encadrer techniquement les équipes data et accompagner leur montée en compétence Contribuer à la roadmap data et aux sujets d’innovation (IA notamment) Environnement technique Snowflake dbt Fivetran Power BI Azure DevOps